1 / 33

Quo Vadis, EPJ? muligheter og forutsetninger for videreutvikling av elektronisk pasientjournal

Quo Vadis, EPJ? muligheter og forutsetninger for videreutvikling av elektronisk pasientjournal. dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF. Status. Status for EPJ hva vi har fått så langt. Stasjonær, tekstdominert elektronisk pasientjournal

lihua
Télécharger la présentation

Quo Vadis, EPJ? muligheter og forutsetninger for videreutvikling av elektronisk pasientjournal

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Quo Vadis, EPJ? muligheter og forutsetninger for videreutvikling av elektronisk pasientjournal dr.med. Hallvard Lærum Stab IKT, Oslo Universitetssykehus HF

  2. Status

  3. Status for EPJhva vi har fått så langt • Stasjonær, tekstdominert elektronisk pasientjournal • har erstattet papirjournal og gjort journalen mer tilgjengelig på kontor • krever skanning av kurve og andre papirskjemaer • Laboratoriesvar • formidles raskt men oppfølging og kvitteringsrutiner svikter • kan bestilles elektronisk, men bestillingsrutinene er ofte tungvinne • Talegjenkjenning • gir dokumentasjon som er raskere for sykehuset • gir dokumentasjon som ofte er mer arbeidskrevende for legen • Digitale radiologiske undersøkelser (PACS) • gir rask tilgang til røntgenbildene • eksisterer oftest separat fra eller svakt integrert med EPJ

  4. Status for EPJ ikke ille, men heller ikke bra • Kompliserte og ofte lite brukervennlige systemer • Begrensede muligheter for å finne informasjonen vi trenger • Gjentatt registrering i stedet for gjenbruk • Begrensede muligheter for å utveksle eller dele data med helsepersonell vi samarbeider med

  5. Muligheter

  6. Hørt den før?

  7. MuligheterBrukervennlighet og usability

  8. MuligheterBrukervennlighet og usability

  9. MuligheterBrukervennlighet og usability

  10. MuligheterBrukervennlighet og usability Ref: Gry Seland, Dag Svanæs NTNUhttps://www.idi.ntnu.no/~erostig/tdt4213/usability-testing.pdf

  11. MuligheterStruktur og gjenbruk

  12. MuligheterStruktur og gjenbrukOversikt og trender for en pasient

  13. MuligheterStruktur og gjenbrukGjenbruk ved bestilling Kliniske opplysninger Kliniske opplysninger Kliniske opplysninger Kliniske opplysninger Kliniske opplysninger Kliniske opplysninger Blodkultur dyrkning Blodkultur dyrkning Blodkultur dyrkning Blodkultur dyrkning Blodkultur dyrkning Blodkultur dyrkning

  14. MuligheterStruktur og gjenbrukGjenbruk ved dokumentasjon Viktigste lab.resultater Resyme av oppholdet Epikrise Epikrise Resyme av oppholdet Viktigste lab.resultater Faste medikamenter Patologisvar Radiologifunn, etc. Faste medikamenter patologisvar, radiologifunn, etc..

  15. MuligheterStruktur og gjenbrukGjenbruk ved kommunikasjon

  16. MuligheterStruktur og gjenbrukVedlikehold og gjenbruk av lister Innlagt for nyresvikt 14.03 - 21.03 2012

  17. MuligheterStruktur og gjenbrukUlike statistikker, f.eks. resultat av behandling For en pasientgruppe For en seksjon eller avdeling

  18. Lettere å diskutere med kollegaer ved andre institusjoner Lettere å se den samme informasjonen under diskusjoner Lettere å se hvor pasienten er, har vært, og er på vei (samhandling) MuligheterStøtte for samarbeid F.eks. Hvordan gitt detmed pasienten etter utskrivelse?

  19. MuligheterÅ bruke protokoller Bestilling av undersøkelser Henvisning til andre spesialister Booking av timer (rtg, poliklinikk, etc.) Konkret plan for utredning og behandling

  20. MuligheterÅ bruke protokoller = prosesstøttende EPJ

  21. MuligheterStøtte til å ta riktige beslutninger • Ikke bestille den samme undersøkelsen når en identisk akkurat er sendt laboratoriet • Ikke bestille MR på pasienter med implantater som reagerer på magnetisme • Unngå å forskrive medikamenter pasienten er allergisk mot • Også via kryssallergier • Være bevisst om man må velge å kombinere legemidler som har uheldige interaksjoner • Men styre unna hvis man kan • Få tips om tenkelige differensialdiagnoser om man står fast

  22. Utvikling av gode brukergrensesnitt Avansert struktur og funksjonalitet Spaarne Ziekenhuis Hoofddorp, Nederland ”Lifelines” - University of Maryland IKT-utvikling styrt av god forskning Gode innføringer UKE – University Medical Center Hamburg-Eppendorf Gode eksempler Regenstrief Medical Record System, Indiana University Medical Center Beslutningsstøtte, Redusert feilmedisinering, effekt av elektronisk bestilling

  23. Forutsetninger

  24. ForutsetningerLokal tilpasning Arbeidsrutiner Funksjonalitet funksjonalitet tilpasset lokale arbeidsrutiner, og lokale arbeidsrutiner tilpasset funksjonalitet

  25. ForutsetningerKonfigurerbarhet • Informasjonsutvalg og presentasjonsmåte • Forskjellige legespesialister konsentrerer seg om helt ulike informasjonstyper • Planer, roller, ansvar, arbeidsoppgaver • Forskjellige sykehus har ulike varianter av protokoller ut fra tilgjengelige ressurser og praktiske forhold • Samme pasient kan ha parallelle utredningsløp med hver sine ansvarlige leger • En teknisk betenkning: • konfigurerbarhet øker teknisk kompleksitet og risiko for feil • konfigurasjoner kan ”forsvinne” ved større oppgraderinger

  26. ForutsetningerStrukturering av informasjon • Noen opplysninger kommer ferdig strukturert • Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi • Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke • Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter • Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning • Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv • Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls • Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. • Noen opplysninger kommer ferdig strukturert • Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi • Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke • Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter • Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning • Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv • Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls • Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. • Noen opplysninger kommer ferdig strukturert • Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi • Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke • Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter • Ingen har gjenkjennbare flagg for normalt/unormalt/usikker tolkning • Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv • Eks. målinger ved klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls • Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer Funksjonaliteten for å strukturere informasjon må være rask og presis, og kun anvendes på informasjon som skal gjenbrukes. • Noen opplysninger kommer ferdig strukturert • Eks. prøvesvar fra medisinsk biokjemi • Noen opplysninger kommer delvis strukturert, men den vesentlige strukturen forsvinner eller utnyttes ikke • Eks. radiologi svarrapporter, patologi svarrapporter, mikrobiologi svarrapporter • Eks. fravær av gjenkjennbarefelter for normalt/unormalt/usikker tolkning • Noen opplysninger må behandlende lege strukturere selv • Eks. målinger ved manuell klinisk undersøkelse: blodtrykk, puls • Eks. scoringer basert på observasjoner og symptomer • Strukturering er et potensielt tidssluk (1) • Funksjonaliteten må være rask og presis, • Må kun anvendes på informasjon som senere skal gjenbrukes. (1) Kushniruk, A W, D R Kaufman, V L Patel, Y Lévesque, and P Lottin. “Assessment of a Computerized Patient Record System: a Cognitive Approach to Evaluating Medical Technology.” M.D. Computing: Computers in Medical Practice 13, no. 5 (October 1996): 406–415.

  27. ForutsetningerStandardisering • Journal- og dokumentstruktur • En felles generisk dokumentform letter utveksling av informasjon • Dokumenttyper angir innholdet, men trenger vi over 3000? • Kliniske variabler inkl. anamnese • Målinger, observasjoner og symptomer • Struktur av sammenstillinger/utvalg • Legemidler • Tidligere sykdommer, diagnoser og kontakter • Sosiale forhold • Kritisk informasjon (CAVE/Allergier) • Protokoller og behandlingslinjer • Format og logisk språk • Innhold: tidspunkt, rekkefølge, beslutningspunkter • Tiltak, intervensjoner, undersøkelser, prøvesvar Med flere…

  28. StandardiseringStandardisering har gitt resultater før

  29. StandardiseringKan vi kalle en spade for en spade? Skuffe Hage- spade Kake- spade Spade Stikk- spade Spade Hage- spade Leke- spade

  30. StandardiseringSynonymer og Koblinger Blodprosent Hbg Hemoglobin Hb Hct Haemoglobin Hemoglobin A1c Hgb Hematokritt HbA1c Hemoglobin Varianter P-Hemoglobin B-Hemoglobin F-Hemoglobin U-Hemoglobin X-Hemoglobin Erc-MCH X-MCH X-MCHC Erc-MCHC

  31. StandardiseringEn bitter medisin • Lang og bratt læringskurve • Hva vi egentlig trenger standarder på, og hvor finkornede de skal være • Innhold av eksisterende standarder (mange og omfattende) • Bruk og vedlikehold av standarder • Krevende vedlikehold • Fagkunnskap oppdaterer standarder • Standarder er ”alltid foreldet og aldri komplett” • Utfordrende innføring • Dyrt og tidkrevende å tilpasse IKT-systemer til nye standarder • Lite å vinne hvis ikke flertallet innfører standarden • Vanlig å tolke standarder feil • Ofte sterk motstand lokalt • Få suksesshistorier så langt for kliniske IKT-systemer i Norge • MEN: Alternativene gir oss ikke resultatene vi ønsker • Natural Language Processing (NLP) er for upresist, og er selv avhengig av en standardisert kunnskapsdatabase å forholde seg til • Avanserte indekseringsteknikker klarer ikke å håndtere tvetydighet • Å samle alle EPJ i en felles er dyrere enn å forbedre de vi har, og løser bare deler av problemet

  32. StandardiseringHva bør vi gjøre som leger? • Gjøre oss kjent med det som finnes internasjonalt • Eks. OpenEHR, HL7 versjon 3, SNOMED CT, LOINC • Ta lederskap i valg, utvikling og vedlikehold av egnede og ønskede standarder • Sørge for utnyttelse samtidig med innføring i EPJ-systemene • Eks. tilbakeføre oppsummerte data til den som registrerte • Eks. arketyper i DIPS Arena

  33. Takk for meg!

More Related